机器学习及人工智能基础

基础算法
    1 分治法
    2 动态规划法
    3 回溯法
    4 分支限界法
    5 贪心法

排序算法
    1 快速排序
    2 归并排序
    3 堆排序
    4 基数排序
    5 希尔排序
    6 插入排序
    7 冒泡排序
    8 选择排序

查找算法
    1 数值查找算法
        1.1 二分查找算法
        1.2 分块查找算法
        1.3 哈希查找算法
    2 字符串查找算法
        2.1 KMP算法
        2.2 BM算法
        2.3 Sunday算法
    3 海量数据查找算法
        3.1 布隆过滤器
        3.2 倒排索引查找

压缩编码
    1 哈夫曼编码
    2 香农-范诺编码

距离计算
    1 欧氏距离
    2 马氏距离
    3 曼哈顿距离
    4 切比雪夫距离
    5 闵式距离
    6 海明距离

路径分析算法
    1 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法
    2 Floyd算法
    3 A*算法
    4 维特比算法
    5 最长公共子序列

相似度分析算法
    1 Jacard相似系数
    2 MinHash相似性算法
    3 向量空间模型
    4 余弦相似性算法
    5 语义主题模型
    6 基于SimHash算法的指纹码

数据分类算法
    1 基于朴素贝叶斯分类器
    2 基于AdaBoost分类器
    3 基于支持向量机的分类器
    4 基于K近邻(KNN)算法的分类器

数据聚类算法
    1 基于系统聚类法
    2 基于K均值(K-Means)聚类算法
    3 基于密度的DBSCAN算法
    4 基于BIRCH算法

数据预测算法
    1 基于最大似然估计
    2 基于线性回归
    3 基于最大期望算法
    4 基于隐马尔可夫模型
    5 基于条件随机场的序列

数据决策分析算法
    1 基于ID3算法
    2 基于C4.5算法
    3 基于分类回归树
    4 基于随机森林

数据关联规则分析算法
    1 基于Apriori算法
    2 基于FP-Growth算法
    3 基于Eclat算法

数据推荐算法
    1 基于Item-Based协同过滤推荐
    2 基于User-Based协同过滤推荐
    3 基于潜在因子算法的推荐

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转载自www.cnblogs.com/aurain/p/9498445.html